Как нейросети создают новые профессии

Специалист по компьютерному зрению (Computer vision specialist)

У профессии несколько названий: специалист по обработке изображений, разработчик / инженер / исследователь компьютерного (технического) зрения. Независимо от того, как называется должность, главная задача computer vision специалиста – обработка визуальных данных, которые могут быть представлены в виде цифровых сигналов, видеопотоков или аналоговых изображений. Работа включает в себя поиск изображений, модерацию контента, разработку инструментов и алгоритмов распознавания визуальных образов и воспроизведения действий для тренировки нейросети. Именно специалист по компьютерному отвечает за способность ИИ находить, идентифицировать и использовать объекты.

Это профессионал, специализирующийся на этических аспектах применения ИИ. Он формулирует морально-нравственные принципы для работы нейросетей, оценивает потенциальные этические риски. От специалиста по этике требуется как владение технической стороной вопроса, так и глубокие познания в области этики, философии и социальных наук.

Специализируется на обработке устной и письменной речи для обучения нейросетей. NLP Engineer проектирует и использует алгоритмы, по которым ИИ воспринимает и анализирует текстовые документы и аудиосообщения на естественных языках. Также в его обязанности входит определение наборов данных для обучения нейросети. Общение с чат-ботом и умным помощником, использование программ онлайн-перевода или применение фильтров электронной почты возможны только благодаря его деятельности.

В работе Deployment Engineer использует Python, Java. Ему нужно знать языки сценариев, таких как Bash или PowerShell, системы контроля версий (например, Git, SVN), разбираться в технологиях контейнеризации (например, Docker, Kubernetes) и уметь работать с облачными платформами (AWS, Azure, GCP и др.).

Эксперт по алгоритмам глубокого обучения ИИ, в которых используются многослойные нейронные сети. В отличие от специалистов по машинному обучению, его больше интересует архитектура системы, нежели ее функции. В то же время работа инженера по глубокому обучению включает преобразование прототипа кода в рабочий код и настройку облачной инфраструктуры для развертывания производственной модели. Поскольку профессия считается одной из самых сложных, первым шагом к овладению ею обычно становится работа Data Engineer.

В его работе объединены наука о данных и программирование. Инструментарий обработки больших данных и методики разработки ПО он использует для создания machine-learning моделей, способных обучаться самостоятельно, обрабатывая терабайты данных в режиме реального времени. Говоря более привычным языком, ML-специалист – это тот, тренирует ИИ.

Российское правительство тоже поддерживает развитие ИИ в стране через национальные проекты и программы. Для этого в 2019 году приняли Национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года.Разберемся, какие есть профессии, связанные с нейросетями, какими навыками должны обладать такие специалисты, сколько они могут зарабатывать и что делать, если хочется попробовать новую специальность.

Это программист, который создает искусственные нейронные сети – программы, работающие по принципу нейронных связей в человеческом мозге. Они способны развиваться и обучаться, усваивая новую информацию, предназначены для решения обширного круга задач на основе искусственного интеллекта и используются в самых разных программных продуктах – от чат-ботов до систем навигации беспилотников. Разработчик может создавать нейросеть с нуля под потребности заказчика, а может использовать готовые библиотеки решений.

AI-тренер

Пример. Алгоритмы компьютерного зрения, с которыми работает CV-инженер, используют в беспилотных автомобилях. С помощью камер, лидаров и ультразвуковых датчиков ИИ анализирует ситуацию на дороге — тротуары, знаки, другие машины. А потом передает команду автомобилю, например остановиться перед пешеходным переходом.

Программист, который размещает разработанное ПО на сервере (в среде продакшена – production environment, к которой есть доступ у конечных пользователей продукта), проверяет его работоспособность в различных условиях, устраняет неполадки и обеспечивает надлежащее функционирование системы безопасности. В работе ему не обойтись без умения решать задачи в сжатые сроки, гибкости, способности быстро переключаться.

Над созданием систем искусственного интеллекта и нейросетей работают целые команды специалистов. Среди них есть не только технари, но и гуманитарии. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

В основе любых практических решений лежат академические и прикладные исследования. Искусственный интеллект и нейросети не исключение. Их изучают эксперты в нескольких научных дисциплинах: математике, программировании, статистике, машинном обучении. Исследователи создают новые алгоритмы, выдвигают свежие идеи для развития ИИ, разрабатывают инновационные методы обучения нейросетей и прогнозируют дальнейшее развитие отрасли. Результатами деятельности ученых могут быть научные публикации, монографии, доклады или собственные бизнес-проекты.

Нейросети прогнозируют цены, пишут маркетинговые стратегии, создают контент и общаются с клиентами. А еще — меняют привычные профессии и создают совершенно новые. Такие, которые сложно было представить еще пять лет назад. В статье рассмотрим, действительно ли специалист по нейросетям — профессия будущего, какие навыки становятся востребованными в эпоху ИИ и как подготовиться к изменениям на рынке труда.

Промпт-инженеры начального уровня зарабатывают от 40 до 100 тысяч рублей в месяц. Специалисты с опытом — от 100 до 200. Промпт-инженеры с глубокими знаниями и серьезным опытом работы могут получать от 200 тысяч рублей, а в некоторых случаях — выше 300. Зарплата выше у специалистов в крупных международных компаниях или стартапах с инвестициями.